研力量、师资力量、资产建设、财务状况等），在不同的场景和层次（校、院 系、专业、班）上进行数据综合统计分析，为广大师生、各级管理机构和校领 导提供一个实时、全景式的数据分析和展现渠道，及时发现管理与教学活动中 的问题和规律，为学校及各部门的决策提供辅助支持和依据。 同时，通过本次项目解决以下问题： 1、解决部分业务系统数据未与数据平台进行数据对接，数据平台中既采集不到 这些系统的数据，也无法为这些系统提供基础数据的问题。 吃早饭的学生，因为学校上第一节课的时间为 8 点，所以七点十五前就餐，一 般可以赶到第一节课上课时间。而七点五十后吃早餐相对就不规律。而不吃早 餐的就属于不规律的习惯，学生很可能经常睡懒觉甚至会逃课。进行年级、院 系、专业同层次数据之间横向对比展示不同维度下的规律和不规律性。以点阵 图的方式与学生的其他数据（例如成绩）进行关联性研究分析。 消费趋势分析 按照年级、系部、专业、性别、年龄的维度分析不同类型（本科生、专科

超过两层的神经网络可以逼近任意连续函数 人类智能 • 抽象（语言）：概念，数字，理 念 • 逻辑（理性）：归纳，演绎，类 比 • 计算（模型）：科学方法 • 基于观测经验，发现规律 • MIT ：一切问题都是模型问题 • 模型： 一个映射， 一个函数 科学范式 ◼ 从规则到数据：逐步破除我执（去人类中心主 义） 1. 第一代（规则系统）： 推理为核心 第二代（知识工程）： 知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机 器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习 - 深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 人工智能（

据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为 数据的挖掘和分析打好基础。 2.6.3、 大数据分析与决策 采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框 架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和 规律，为学校的教务管理、科研管理、学生管理、后勤管理等 各项工作提供决策和指导。 2.7、 智慧校园大数据平台建设意义 智慧校园作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科 研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪潮中，智慧校园 程的设计是最受欢迎的，或具体到某个作业问题回答的正确率 以及横向和纵向的比较，并深层次的展现出其中的原因。这些 数据被提供给教师，将对教学创新提供最为直接的支撑。 通过对一卡通行为数据的分析，可以了解学生的日常行为 规律和消费规律，了解学生行为与学习成绩、学校效果之间的 关联关系，提供学生管理创新的依据。 2.14.4、 综合应用大数据成果，推动学校全面创新 通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作 的 用率指数，实现数据可视化，引导管理工作的精细化和管理的 扁平化。 通过对一卡通、图书借阅、专业分布、课程分布、成绩、 学习行为等进行聚类分析，发现具有某些特征的特殊群体及其 独有的行为方式，并利用相关性数据进行挖掘，从中发现规律。 通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理 数据进行综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体 系，改变传统人为评价的主观性，让大数据选出真正优秀的教 师。 2.15、 智慧校园大数据常见业务系统

2.6.3、 大数据分析与决策 采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框 66 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和 规律，为学校的教务管理、科研管理、学生管理、后勤管理等 各项工作提供决策和指导。 2.7、 智慧校园大数据平台建设意义 智慧校园作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科 研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪潮中，智慧校园 程的设计是最受欢迎的，或具体到某个作业问题回答的正确率 以及横向和纵向的比较，并深层次的展现出其中的原因。这些 数据被提供给教师，将对教学创新提供最为直接的支撑。 通过对一卡通行为数据的分析，可以了解学生的日常行为 规律和消费规律，了解学生行为与学习成绩、学校效果之间的 关联关系，提供学生管理创新的依据。 2.14.4、 综合应用大数据成果，推动学校全面创新 通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作 的 用率指数，实现数据可视化，引导管理工作的精细化和管理的 扁平化。 通过对一卡通、图书借阅、专业分布、课程分布、成绩、 学习行为等进行聚类分析，发现具有某些特征的特殊群体及其 独有的行为方式，并利用相关性数据进行挖掘，从中发现规律。 125 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理 数据进行综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体 系，改变传统人为评价的主观性，让大数据选出真正优秀的教

中国电化教育.2014(01). [2]袁松鹤.远程教学与管理平台的功能及其组织研究—— LSMS 的 系统观[J].中国远程教育.2010(12). [3]万力勇.e-Learning 综合应用平台的演变规律探析[J].中国电化 教育.2007(09). [4]曹晓明,何克抗.学习设计和学习管理系统的新发展[J].现代教育 技术.2006(04). [5]赵呈领,万力勇.学习内容管理系统:e-Learning

度赋能并重塑高等教育的各项核心职能——包括人才培养的模式创新、科学研究的范式变革、社会服务的质量 提升、文化传承创新的路径拓展以及国际交流合作的深化，其本质是构建一个以数据为核心驱动力的智慧教育 新范式：通过智能化分析揭示教育规律，依据个性化需求作出针对性决策，提供高效便捷的智慧服务，最终形 成一个线上与线下深度融合、互联互通的教育新生态。这不仅标志着高等教育正从侧重“规模供给”的阶段， 向更加注重内涵、质量与效益的“智 的模拟，能够从海 量历史数据中学习规律，提供高精度、低延迟的预测结果。后者通过 AI 与科学问题的深度融合，解决传统计 算模型中高复杂度、高计算成本的问题，推动基础科学研究与工程技术的突破。 无论哪种模型，大模型都具有明显的优势：拥有更多的参数和更复杂的结构，可以更好地拟合数据，并且具有 更强的学习能力；处理更大规模的数据集，可以更好地发现数据中的规律和模式，并且具有更好的泛化能力； 采 采用分层设计和分布式训练等技术，可以在现有的硬件设备上进行高效训练，部署方式灵活。 3.1.2 教育大模型的教育能力分析 教育大模型必须严格遵循教育规律，满足教育领域的特殊需求，在知识整合、个性化支持、教学互动、资源生 成、多模态融合以及数据安全等方面构建贴合教育本质的独特能力。 1. 遵循课程体系的领域知识深度整合能力 教育大模型则在训练过程中深度整合了结构化的学科知识库，这些知识不仅包含事实、案例、概念和原理，更

网络教学平 台 服务大厅 校长驾驶舱 协同办公 大数据分析 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理体系 > 数据中心 智慧校园的根本在于数据，通过数据分析去找出规律，发现问题，更好的为教学和管理服务，数据是智慧校园建设的首要任务。 数据 存储 中心 数据模型 信息标准 基础数据库 主体数据库 数据仓库 数据 交换 中心 数据交换平台 数据访问平台

力,在问题求解方面 突破图灵测试 AI学会使用工具， 利用工具完成多数 人类物理世界问题, 在工具使用方面突 破图灵测试 AI能力全面超越 人类，具备探究 科学规律、世界 起源等终极问题 的能力 Al通过自我学习, 具备自我批判、自 我改进以及自我反 思能力 AI学会使用人类语 言，在大多数自然 语言任务上突破图 灵测试 Level 685B参数规模带来的知识广度与深度 开源与经济性 • 开源代码与权重，机构可自由部署与定制 • 能力比肩顶级模型 • 社区持续迭代，教育应用生态不断扩展 学前教育适配场景 教育教学辅助：智能启蒙 基于儿童认知发展规律，提供个性化 的教学内容和活动建议 个性化教育方案：专属成长 基于已有幼儿发展数据提供教育建议 卫生保健支持：健康卫士 提供基于AI的健康监测和预警系统， 辅助识别儿童潜在健康风险 学前教育系统集成：园所智联 难度适中，符合初中学生认知水平 科学实验预设问题解答 请基于实验收集的数据，提供： 1. 适合初中生的数据分析引导问题 2. 如何指导学生整理和展示这些数据（表格/图表 模板） 3. 如何引导学生发现数据中的规律和关联 4. 常见的数据分析误区和避免方法 5. 结果讨论的开放性问题 实验结果分析辅助 请帮我将'二氧化碳与环境'的科学概念转化为适合初中 生理解的可视化解释： 1. 提供3-5个生动的类比或比喻，解释二氧化碳在空气

③ ④ ⑤ 实现对海量时空数据接入 和计算分析、通过机器学 习和数据模型挖掘规律进 行趋势 研判 基于 CIM 的校园智能管家通过将 BIM 技 术、 3DGIS （地理空间信息技 术） IOT （物联网）以及可视化交互 技术深入融 合，作为三维城市

网络教学平 台 服务大厅 校长驾驶舱 协同办公 大数据分析 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理体系 > 数据中心 智慧校园的根本在于数据，通过数据分析去找出规律，发现问题，更好的为教学和管理服务，数据是智慧校园建设的首要任务。 数据 存储 中心 数据模型 信息标准 基础数据库 主体数据库 数据仓库 数据 交换 中心 数据交换平台 数据访问平台